Inmersiones profundas en el trading con IA, análisis de mercado y el futuro de DeFi.
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Flash Attention hace que un contexto comercial de 23,400 pasos sea computacionalmente libre: mosaico, softmax en línea y un límite de IO de N^2 d^2 / M. Si ese contexto más largo mejora el modelo es una cuestión aparte, y debe medirse, no afirmarse.
Tres cosas sobre el comercio de conjuntos que este blog no ha cubierto: por qué el término de covarianza (no el recuento de modelos) domina el error del conjunto, cómo funciona el apilamiento como una capa de combinación de señales con metacaracterísticas desplegadas y si la compensación de rotación entre muchas señales en realidad reduce el costo de ejecución.
Todos los modelos en este blog hasta ahora responden 'que predice que'. Double ML responde 'que causa que' — con un error estandar que puedes defender. El modelo parcialmente lineal, ortogonalidad de Neyman, cross-fitting purgado en datos de libro de ordenes y un relato honesto de por que un intervalo de confianza DML valido sobrevive exactamente a una pregunta preespecificada.
Cada backtest en este blog estima una media condicional. Los bosques causales estiman un efecto de tratamiento condicional en su lugar — tau(x) en lugar de mu(x) — con división honesta, una representación de pesos de núcleo adaptativo y una prueba de calibración que te dice si la heterogeneidad que encontraste es real.
Cada regla de dimensionamiento en este blog trata la incertidumbre como un solo número. MC Dropout y los deep ensembles la dividen en ignorancia del modelo y ruido de mercado — y ambos merecen tamaños de posición diferentes.
Generación automatizada de características (tsfresh, Featuretools), búsqueda de modelos consciente del presupuesto (el optimizador frugal en costes de FLAML) y la fábrica de alfas formularios de WorldQuant: las partes del proceso de investigación que esta serie sobre búsqueda y sobreajuste nunca cubrió, y lo que sus propios resultados dicen al respecto.
Cada posición apalancada anuncia el precio al que debe venderse. Cómo construir el gráfico de profundidad de liquidaciones en cadena y el mapa de calor de liquidaciones de CEX, modelar la dinámica de una cascada como un número de reproducción y operar el flujo forzado como una señal en lugar de temerlo solo como un riesgo.